Ethereum Blockchain Üzerinde Güven Gerektirmeyen Makine Öğrenimi Sözleşmeleri

İçindekiler

1. Giriş

Bu araştırma, Ethereum blockchain'i üzerinde güven gerektirmeyen makine öğrenimi sözleşmeleri oluşturmak için yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Sistem, akıllı sözleşmeler aracılığıyla makine öğrenimi modellerinin otomatik değerlendirilmesini ve değiş tokuş edilmesini sağlayarak karşı taraf riskini ortadan kaldırır ve AI çözümleri için merkeziyetsiz bir pazar oluşturur.

2. Arka Plan

2.1 Blockchain ve Kripto Paralar

Bitcoin, açık anahtar şifrelemesi ve blockchain mutabakatı kullanarak merkeziyetsiz fon depolama ve transferini tanıttı. Ethereum, Turing-complete akıllı sözleşmelerle bu yeteneği genişleterek, emanet sistemleri ve merkeziyetsiz şirketler dahil olmak üzere karmaşık merkeziyetsiz uygulamaları mümkün kıldı.

2.2 Makine Öğrenimi Çığır Açan Gelişmeler

Krizhevsky ve diğerleri tarafından 2012'de gerçekleştirilen çığır açıcı çalışma, GPU'ların derin sinir ağlarını etkili bir şekilde eğitebileceğini gösterdi ve bu da görüntü sınıflandırma, konuşma tanıma ve oyun oynama gibi belirli görevlerde insan performansını aşan AI sistemlerine yol açtı.

3. Teknik Çerçeve

3.1 Akıllı Sözleşme Mimarisi

Önerilen sistem, merkeziyetsiz bir pazar oluşturmak için Ethereum akıllı sözleşmelerini kullanır. Bu pazarda:

• Veri sahipleri ödüllü ML zorlukları yayınlayabilir
• Model eğiticileri çözümler sunabilir
• Otomatik doğrulama çözüm doğruluğunu garanti eder
• Ödemeler otomatik olarak dağıtılır

3.2 Model Doğrulama Mekanizması

Sözleşme, sunulan modelleri otomatik olarak değerlendirmek için bir hold-out doğrulama seti kullanır. Doğrulama süreci, modellerin iyi genelleme yapmasını sağlar ve bağımsız test veri setleri aracılığıyla aşırı uydurmayı önler.

3.3 Ekonomik Teşvikler

Sistem, GPU eğitim kaynakları için piyasa odaklı fiyatlandırma oluşturarak madencilerin kripto para madenciliği ve makine öğrenimi eğitimi arasında donanımlarını karlılığa göre dinamik olarak tahsis etmelerine olanak tanır.

4. Uygulama Detayları

4.1 Matematiksel Temeller

Sinir ağı eğitim süreci, kayıp fonksiyonunu minimize eden bir optimizasyon problemi olarak temsil edilebilir:

$L(\theta) = \frac{1}{m} \sum_{i=1}^{m} L(f(x^{(i)}; \theta), y^{(i)})$

Burada $\theta$ model parametrelerini, $m$ eğitim örneklerinin sayısını ve $L$, tahminler $f(x^{(i)}; \theta)$ ile gerçek etiketler $y^{(i)}$ karşılaştıran kayıp fonksiyonunu temsil eder.

4.2 Kod Uygulaması

Aşağıda ML pazarı için basitleştirilmiş bir Solidity akıllı sözleşme yapısı bulunmaktadır:

contract MLMarketplace {
    struct Challenge {
        address owner;
        bytes32 datasetHash;
        uint256 reward;
        uint256 accuracyThreshold;
        bool active;
    }
    
    mapping(uint256 => Challenge) public challenges;
    
    function submitModel(uint256 challengeId, bytes32 modelHash, uint256 accuracy) public {
        require(challenges[challengeId].active, "Challenge not active");
        require(accuracy >= challenges[challengeId].accuracyThreshold, "Accuracy too low");
        
        // Transfer reward to submitter
        payable(msg.sender).transfer(challenges[challengeId].reward);
        challenges[challengeId].active = false;
    }
    
    function createChallenge(bytes32 datasetHash, uint256 accuracyThreshold) public payable {
        uint256 challengeId = nextChallengeId++;
        challenges[challengeId] = Challenge({
            owner: msg.sender,
            datasetHash: datasetHash,
            reward: msg.value,
            accuracyThreshold: accuracyThreshold,
            active: true
        });
    }
}

4.3 Deneysel Sonuçlar

Önerilen sistem, CIFAR-10 veri seti kullanılarak görüntü sınıflandırma görevleriyle test edilmiştir. Blockchain tabanlı doğrulama, güven gerektirmeyen doğrulama sağlarken geleneksel merkezi doğrulama yöntemleriyle karşılaştırılabilir doğruluk elde etmiştir.

5. Analiz ve Tartışma

Güven gerektirmeyen makine öğrenimi sözleşme sistemi, merkeziyetsiz AI uygulamalarında önemli bir ilerlemeyi temsil etmektedir. Ethereum'un akıllı sözleşme yeteneklerinden yararlanarak, bu yaklaşım geleneksel ML model geliştirmedeki güven doğrulama ve ödeme güvencesi gibi kritik sorunları ele almaktadır. CycleGAN'ın (Zhu ve diğerleri, 2017) eşleştirilmiş örnekler olmadan eğitime olanak sağlayarak denetimsiz görüntüden görüntüye çeviride devrim yaratmasına benzer şekilde, bu sistem güvenilir aracılara olan ihtiyacı ortadan kaldırarak ML model geliştirmeyi dönüştürmektedir.

Teknik mimari, blockchain'in doğrulanabilir hesaplama sonuçları sağlayabileceğini göstermektedir; bu kavram Ethereum Vakfı gibi kuruluşların merkeziyetsiz oracle ağları üzerine yaptığı araştırmalarda incelenmiştir. Sistemin ekonomik modeli, GPU hesaplama kaynakları için doğal bir fiyat keşif mekanizması oluşturarak kripto para madenciliği ve makine öğrenimi iş yükleri arasında daha verimli tahsise yol açabilir. NVIDIA'ın GPU hesaplama araştırmalarına göre, modern GPU'lar AI iş yükleri için 125 TFLOPS'a kadar performans elde edebilir, bu da onları hem blockchain mutabakat algoritmaları hem de sinir ağı eğitimi için ideal kılar.

Google'ın TensorFlow Enterprise veya Amazon SageMaker gibi geleneksel merkezi ML platformlarıyla karşılaştırıldığında, bu merkeziyetsiz yaklaşım birkaç avantaj sunar: tek hata noktası yok, şeffaf model doğrulama ve küresel erişilebilirlik. Ancak, Ethereum'un gaz maliyetleri ve blok boyutu sınırlamaları nedeniyle büyük modeller ve veri setleri için çözümü ölçeklendirmede zorluklar devam etmektedir. Sistemin tasarımı, Ethereum teknik incelemesinde (Buterin, 2014) özetlenen, güvenilir üçüncü taraflar olmadan çalışan merkeziyetsiz uygulamalar oluşturma ilkeleriyle uyumludur.

Doğrulama mekanizması, standart sınıflandırma görevleri için etkili olsa da, pekiştirmeli öğrenme veya generative adversarial networks (GAN'lar) gibi daha karmaşık ML problemleri için uyarlanmaya ihtiyaç duyabilir. Gelecek yinelemeler, gizliliği artırırken doğrulanabilirliği korumak için model doğrulamasında sıfır bilgi kanıtlarını dahil edebilir; bu, Zcash ve Ethereum Privacy and Scaling Explorations ekibi gibi kuruluşlar tarafından geliştirilen yaklaşımlara benzer.

6. Gelecek Uygulamalar

Güven gerektirmeyen ML sözleşme çerçevesinin çok sayıda potansiyel uygulaması bulunmaktadır:

• Federated Learning Pazarları: Birden fazla veri kaynağı arasında gizliliği koruyan model eğitimine olanak tanır
• Otomatik AI Geliştirme: ML modellerini otomatik olarak oluşturan ve dağıtan yazılım ajanları
• Çapraz Zincir ML Çözümleri: Özelleştirilmiş hesaplamalar için diğer blockchain ağlarıyla entegrasyon
• Merkeziyetsiz Veri Pazarları: Doğrulanabilir köken ile birleştirilmiş veri ve model pazarları
• Edge Computing Entegrasyonu: Dağıtık model eğitimine katılan IoT cihazları

7. Referanslar

1. Buterin, V. (2014). Ethereum: A Next-Generation Smart Contract and Decentralized Application Platform
2. Krizhevsky, A., Sutskever, I., & Hinton, G. E. (2012). ImageNet classification with deep convolutional neural networks
3. Zhu, J. Y., Park, T., Isola, P., & Efros, A. A. (2017). Unpaired image-to-image translation using cycle-consistent adversarial networks
4. Silver, D., et al. (2016). Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search
5. He, K., Zhang, X., Ren, S., & Sun, J. (2015). Deep residual learning for image recognition
6. Hornik, K. (1991). Approximation capabilities of multilayer feedforward networks
7. Chung, J. S., Senior, A., Vinyals, O., & Zisserman, A. (2016). Lip reading sentences in the wild
8. Ethereum Foundation. (2023). Ethereum Improvement Proposals
9. NVIDIA Corporation. (2023). GPU Computing for AI and Deep Learning